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Post by account_disabled on Jan 27, 2024 3:48:51 GMT
不成比例分层抽样示例 研究人员根据年龄组将感兴趣的人群分为三个子集: 组 : 组 : 子集 : 不成比例的分层抽样是指研究人员从每个组中随机选择样本成员。因此,第一组中可能有 名参与者,其他组中分别有 名和 名参与者。没有明确的方法来选择研究样本的变量。 不成比例抽样的一个关键优势是,它允许您收集少数子集的响应,否则这些子集的样本量会太低,无法得出任何统计结论。 按比例分层抽样方法 在比例分层抽样中,研究人员根据样本变量在感兴趣总体中的原始分布来选择样本变量。这意味着从样本层中选择变量的概率取决于该层在其感兴趣总体中的相对大小。 通常,研究人员会得出一个抽样分数,并使用该分数来确定如何为样本 手机号码数据 选择变量。无论层大小如何,所有层的采样比例始终相同。通过不成比例的分层抽样,层中的每个单位都有相同的机会被选中进行系统调查。 按比例分层抽样示例 作为了解有多少学生想从事科学事业的研究的一部分。首先,她根据性别将感兴趣的人群分为两个阶层,这样我们就有 名男学生和 名女学生。 接下来,她使用⅕作为抽样分数,并选择 名男生和 名女生作为样本总体。 阅读变异系数定义、公式、解释、示分层抽样的优点 分层抽样的主要优点之一是它允许您创建代表感兴趣人群中每个群体的多样化研究样本。这样,您可以降低总体的总体方差。 让我们讨论一下为什么应该在研究中采用分层抽样的其他一些原因。 与简单随机抽样的结果相比,分层抽样可以让您获得更精确的研究样本。 分层抽样可以帮助您节省成本和时间,因为您将使用小而精确的样本。 这是确保研究人群中的所有子群体在样本中得到充分代表的明智方法。 分层抽样显着降低了研究人员偏差和抽样偏差的可能性。 与其他抽样方法不同,分层抽样可以准确地反映感兴趣的人群,从而获得更好的研究结果。
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